Побудова динамічних факторних моделей для прогнозування розвитку економічних систем
Date
2019
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Одеський національний економічний університет
Abstract
У статті розглянуто моделювання динамічних економічних систем, еволюція яких описується
системою спостережуваних змінних. Використано методологію динамічного факторного моделювання,
побудовано математичну модель, що поєднує підходи класичного факторного та авторегресійного аналізу.
Встановлено, що системи динамічних факторів описують загальну динаміку вибраної групи економічних
показників. Запропоновано алгоритм побудови динамічної моделі, в якому динамічні фактори визначаються
послідовно при розв’язанні спеціальних задач нелінійного програмування. Перший фактор описує рух всієї
системи в цілому і характеризує загальну тенденцію, оскільки для її знаходження використовується лінійна
комбінація початкових часових рядів. Інші фактори, побудовані на основі залишкових рядів, враховують
відхилення індивідуальних показників від їх регресійних оцінок і описують коливання часових рядів. Наведено
основні розрахункові співвідношення побудованої моделі динамічного факторного аналізу. Для оцінювання
помилки прогнозування використано метод прогнозу ex-post. Запропоновано напрями дослідження якості
прогнозу за кількістю врахованих факторів, довжиною лагу та параметрами розглянутих нелінійних задач
програмування. Визначено, що вибір означених параметрів у побудованому алгоритмі дозволяє мінімізувати
похибку прогнозування для конкретного часового ряду та отримати кілька можливих варіантів розвитку
системи. Розроблена модель динамічного факторного аналізу може мати широке практичне застосування,
оскільки відкриває можливість оцінити вплив примусового змінення прогнозних значень одного або декількох
показників на динаміку всієї системи в цілому. Обґрунтовано напрями побудови контрольованої
багатовимірної моделі прогнозування для аналізу еволюції економічних динамічних систем різної природи.
Отримання багатоваріантного прогнозу еволюції економічних систем виявляється особливо важливим при
плануванні змін, як макроекономічних показників, так і при економічному аналізі розвитку окремих галузей та
підприємств. Запропонований метод динамічного факторного аналізу систем часових рядів має певну
універсальність і, у поєднанні з іншими методами економетрії, може бути використаний, наприклад, в
екології, медицині, фізиці та інших областях науки і техніки.
The simulation of dynamic economic systems whose evolution is described by a system of observable
variables is considered in the article. Methodology of dynamic factor modeling was used; mathematical model
that combines approaches of classical factor and autoregressive analysis was built. It has been established that
the systems of dynamic factors describe the general dynamics of the selected group of economic indicators.
An algorithm for constructing a dynamic model, in which dynamic factors are determined sequentially in solving
special problems of nonlinear programming, is proposed. The first factor describes the movement of entire system
as a whole and characterizes the general trend, since a linear combination of original time series is used to find it.
Other factors, which built on the basis of residual series take into account the deviations of individual indicators
from their regression estimates and describe fluctuations of time series. The main calculated relationships of
the constructed model of dynamic factor analysis are given. For estimate the prediction error, the ex-post
forecast method was used. Directions for investigating of the forecast quality by the number of factors taken
into account, the lag length, and considered nonlinear programming problems parameters are proposed. It was
determined that the choice of these parameters in the constructed algorithm allows minimizing the prediction error
for a specific time series and obtaining several possible options for the system development. The developed model
of dynamic factor analysis can have a wide practical use, because it opens the possibility to evaluate the impact
of forcing a change in the predicted values of one or several indicators on the entire system dynamics. The directions
for constructing a controlled multidimensional forecasting model for evolution analyzing of economic dynamic
systems of various natures are substantiated. Obtaining a multivariate forecast of economic systems evolution is
particularly important in strategic planning both at the macroeconomic level and for individual industries and
enterprises. The proposed method of dynamic factor analysis of time series systems has certain universality
and, together with other econometric methods, can be used, for example, in ecology, medicine, physics and other fields
of science.
В статье рассмотрено моделирование динамических экономических систем, эволюция которых
описывается системой наблюдаемых переменных. Использована методология динамического факторного
моделирования, построена математическая модель, которая объединяет подходы классического факторного
и авторегрессионного анализа. Установлено, что системы динамических факторов описывают общую
динамику выбранной группы экономических показателей. Предложен алгоритм построения динамической
модели, в котором динамические факторы определяются последовательно при решении специальных задач
нелинейного программирования. Первый фактор описывает движение всей системы в целом и характеризует
общую тенденцию, поскольку для ее нахождения используется линейная комбинация исходных временных рядов. Другие факторы, построенные на основе остаточных рядов, учитывают отклонения индивидуальных
показателей от их регрессионных оценок и описывают колебания временных рядов. Приведены основные
расчетные соотношения построенной модели динамического факторного анализа. Для оценивания ошибки
прогнозирования использован метод прогноза ex-post. Предложены направления исследования качества
прогноза по количеству учитываемых факторов, длине лага и параметрам рассматриваемых задач
нелинейного программирования. Определено, что выбор указанных параметров в построенном алгоритме
позволяет минимизировать ошибку прогнозирования для конкретного временного ряда и получить несколько
возможных вариантов развития системы. Разработанная модель динамического факторного анализа может
иметь широкое практическое использование, поскольку открывает возможность оценивать влияние
принудительного изменения прогнозных значений одного или нескольких показателей на динамику всей
системы в целом. Обоснованы направления построения контролируемой многомерной модели прогнозирования
для анализа эволюции экономических динамических систем различной природы. Получение многовариантного
прогноза эволюции экономических систем является особенно важным при стратегическом планировании, как
на макроэкономическом уровне, так и для отдельных отраслей и предприятий. Предложенный метод
динамического факторного анализа систем временных рядов имеет определенную универсальность и
совместно с другими эконометрическими методами может быть использован, например, в экологии,
медицине, физике и других областях науки.
Description
Keywords
економетрика, прогнозування, фізична економіка, динамічні факторні моделі, часові ряди, динамічний факторний аналіз, econometrics, forecasting, physical economic, dynamic factor models, time series, dynamic factor analysis, эконометрика, прогнозирование, физическая экономика, динамические факторные модели, временные ряды, динамический факторный анализ
Citation
Катуніна О.С. Побудова динамічних факторних моделей для прогнозування розвитку економічних систем / Ольга Сергіївна Катуніна // Вісник соціально-економічних досліджень : зб. наук. пр. / Одес. нац. екон. ун-т ; [редкол.: М. І. Звєряков (голов. ред.) та ін.]. – Одеса, 2019. – Вип. 1. – С. 118–127.